AI Có Thể Cải Thiện Khả Năng Dự Đoán Nguy Cơ Tử Vong Bằng Chụp CT Liều Thấp
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể sử dụng dữ liệu từ chụp CT phổi liều thấp để cải thiện dự đoán nguy cơ tử vong do ung thư phổi, bệnh tim mạch và các nguyên nhân khác, theo một nghiên cứu được công bố trên Radiology, một tạp chí của Hiệp hội X quang Bắc Mỹ (RSNA).
chụp CT liều thấp
Lực lượng Đặc nhiệm Dịch vụ Dự phòng Hoa Kỳ khuyến nghị sàng lọc phổi hàng năm bằng CT ngực liều thấp (LDCT) cho những người từ 50 đến 80 tuổi có nguy cơ mắc ung thư phổi cao, chẳng hạn như những người hút thuốc lâu năm. Cùng với hình ảnh của phổi, các bản quét cũng cung cấp thông tin về các cấu trúc khác trong ngực.
Khi chúng tôi xem xét các hình ảnh CT, trọng tâm chính là xác định các nốt nghi ngờ ung thư phổi, nhưng có nhiều thông tin giải phẫu hơn được mã hóa trong không gian, bao gồm cả thông tin về thành phần cơ thể."
Kaiwen Xu, tác giả chính của nghiên cứu, Ph.D. ứng cử viên Khoa Khoa học Máy tính tại Đại học Vanderbilt ở Nashville, Tenn.
Xu và các đồng nghiệp trước đây đã phát triển, thử nghiệm và phát hành công khai một thuật toán AI tự động lấy các phép đo thành phần cơ thể từ LDCT sàng lọc phổi. Thành phần cơ thể là thước đo tỷ lệ mỡ, cơ và xương trong cơ thể. Thành phần cơ thể bất thường, chẳng hạn như béo phì và mất khối lượng cơ, có liên quan đến các tình trạng sức khỏe mãn tính như rối loạn chuyển hóa. Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng thành phần cơ thể rất hữu ích trong việc phân tầng nguy cơ và tiên lượng bệnh tim mạch và bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính. Trong điều trị ung thư phổi, thành phần cơ thể đã được chứng minh là có ảnh hưởng đến khả năng sống sót và chất lượng cuộc sống.
Đối với nghiên cứu mới, nhà nghiên cứu đã đánh giá giá trị gia tăng của các phép đo thành phần cơ thể có nguồn gốc từ AI. Họ đã sử dụng ảnh chụp CT của hơn 20.000 cá nhân được rút ra từ Thử nghiệm sàng lọc phổi quốc gia.
Kết quả cho thấy việc bao gồm các phép đo này đã cải thiện dự đoán rủi ro tử vong do ung thư phổi, bệnh tim mạch và tử vong do mọi nguyên nhân.
Nhưng câu chuyện liên quan
Xu cho biết : "Thành phần cơ thể AI tự động có khả năng mở rộng giá trị của việc sàng lọc phổi bằng CT liều thấp ngoài việc phát hiện sớm ung thư phổi ". "Nó có thể giúp chúng tôi xác định những cá nhân có nguy cơ cao để can thiệp như điều hòa thể chất hoặc điều chỉnh lối sống, ngay cả ở giai đoạn rất sớm trước khi phát bệnh."
Các phép đo liên quan đến chất béo được tìm thấy trong cơ bắp là yếu tố dự báo đặc biệt mạnh mẽ về tỷ lệ tử vong-; một phát hiện phù hợp với nghiên cứu hiện có. Sự xâm nhập của cơ xương với chất béo, một tình trạng được gọi là bệnh myosteatosis, hiện được cho là có khả năng dự đoán nhiều hơn về kết quả sức khỏe so với việc giảm khối lượng cơ.
Các phép đo thành phần cơ thể từ LDCT sàng lọc phổi là một ví dụ về sàng lọc cơ hội khi chụp ảnh cho một mục đích cung cấp thông tin về các tình trạng khác. Việc thực hành được cho là có tiềm năng lớn cho việc sử dụng lâm sàng thông thường.
"Các hình ảnh trong CT được yêu cầu cho một mục đích hoàn toàn khác - trong trường hợp của chúng tôi, phát hiện sớm ung thư phổi - chứa nhiều thông tin hơn", Xu nói. "Trong không gian của CT ngực được sử dụng để sàng lọc ung thư phổi, bạn cũng có thể kiểm tra các thông tin khác như thành phần cơ thể hoặc vôi hóa động mạch vành có liên quan trực tiếp đến nguy cơ mắc bệnh tim mạch."
Nghiên cứu chỉ xem xét các cá nhân ở giai đoạn sàng lọc cơ bản. Đối với nghiên cứu trong tương lai, các nhà nghiên cứu muốn thực hiện một nghiên cứu theo chiều dọc; nghĩa là, theo dõi các cá nhân theo thời gian để xem những thay đổi trong thành phần cơ thể liên quan đến kết quả sức khỏe như thế nào.
